Kunstig intelligens' rolle i at revolutionere kundeservice

Intro

Den generative AI og kundeservice har dannet en duo, der leder den digitale transformation i dag. Klodsede bots, der ikke forstod vores forespørgsler, og lange svartider har givet plads til en helt ny tilgang. Med deep learning-algoritmer og store sprogmodeller transformerer vi nu kundeservicen, øger driften, men vigtigst af alt reagerer vi på kundernes behov.

Det er kunden, der dikterer reglerne og former servicelandskabet med sine behov, ønsker og tilfredshed. Derfor tilpasser de fleste virksomheder sig også. De ændrer deres strategier og spekulerer på, hvordan de skal starte en AI-virksomhed. Millioner af dollars flyder ind i AI-investeringer i håb om at øge kundetilfredsheden og fastholde kunderne.

Den generative AI i kundeservice har allerede vist fantastiske resultater, og virksomhederne har ikke tænkt sig at stoppe. Et hurtigt blik på de aktuelle tendenser vil vise os, hvilken retning teknologien tager i omdannelsen af kundeservice.

Bag kulisserne på generativ AI

Før vi rent faktisk integrerer generativ AI i kundeservice, hvordan opbygges modellerne så? Oprettelsen og træningen af modellen går gennem en række trin:

• Dataindsamling For at træne AI-modellen indsamler vi store mængder data. Baseret på den opgave, vi vil have en model til at udføre, indsamler vi data i forskellige formater, f.eks. tekster, billeder, videoer osv. Desuden renses og kommenteres dataene, før de overføres til træningen.
• Valg af model Udviklerne vælger derefter den model, der skal forstå og behandle dataene. Uanset om det bliver en stor sprogmodel (LLM), som ChatGPT, eller en samtale-AI-model, som Amazon Lex, vil valget forme en models videre ydeevne.
• Implementering af teknologi Brugen af maskinlæring og naturlige sprogbehandlingsalgoritmer gør det muligt at opsætte modellen korrekt. Deep learning-teknikker hjælper den med løbende at lære, forbedre dens ydeevne og generere præcise og menneskelignende svar.
• Modeltræning Under træningsprocessen lærer en model at genkende hensigten og generere svaret. Finjustering hjælper med at justere og forbedre modellen.
• Integration Så snart en model er klar og trænet, begynder integrationen med kundeserviceværktøjerne. Normalt sker integrationen via API'er, men kan også involvere direkte backend-integration med CRM-værktøjer.
• Testning Som i udviklingen af alle produkter giver testningen mulighed for at kontrollere, om den oprettede model opfylder kravene til kundesupportopgaver. Når du er gået live, giver de regelmæssige kontroller mulighed for at justere og opgradere modellen.

Med nye værktøjer og teknologier, der fungerer hver for sig eller sammen, kan kundesupporten tackle almindelige opgaver på en anden måde. Forbedringen af en kunderejse starter her.

Generativ AI til kundeservice: Nuværende funktionaliteter

Mens nogle virksomheder bruger AI til at skrive tekster, automatisere opgaver eller skabe analyser, kombinerer kundeservice dem alle. Alle automatiseringer og procesforbedringer har til formål at strømline driften og forfine kundeoplevelsen. Ifølge Forbes er kundeservice en af de faktorer, der bidrager mest til kundeloyalitet. Interaktionen med kunden er ikke længere begrænset til at løse deres problemer. Det handler om at opbygge langsigtede partnerskaber, der deler fælles værdier.

Ved at bruge generativ AI til kundeservice kan virksomheder skabe et nyt niveau af relationer med kunderne og vise, at de bekymrer sig om dem. Folk tror fejlagtigt, at generativ AI til kundesupport er begrænset til chatbots, der besvarer kundeforespørgsler. I virkeligheden hjælper AI-værktøjer os med at forstå kundernes intentioner bedre og tilbyde hurtigere løsninger.

Generering af tekst

Takket være samtaleflowet og intentionsgenkendelsen hjælper generativ AI i kundeservice med at skabe indhold hurtigere. I de fleste tilfælde analyserer algoritmerne hensigten, de historiske data om interaktioner, virksomhedens vidensbase og genererer svaret. Deep learning-algoritmer træner konstant, hvilket gør det nødvendigt for en agent at validere et endeligt svar.

En sådan automatisering gavner interaktioner via chats, e-mails og sociale medier. Det sparer agenter tid på at behandle kundeanmodninger. Som følge heraf øger reduktionen af ventetiden kundetilfredsheden.

Personlig kommunikation

Med generativ AI til kundesupport kan virksomheder bruge historiske data og foreslå produkter baseret på kundens tidligere valg. Den funktionalitet, som vi kender fra onlineshopping, er flyttet til kundesupport, hvilket giver mulighed for skræddersyede svar og en mere personlig oplevelse. Som Medallia siger, er personalisering nu en nødvendighed, der påvirker kundernes valg af brand og loyalitet.

Sentiment-analyse

Fra blot at forstå, hvad kunden skriver og siger, genkender værktøjer nu deres følelser og adfærd. Kunstig intelligens og naturlig sprogbehandling har ændret måden at interagere på. Sentimentanalyse er et af de mest værdifulde eksempler på generativ AI i kundeservice. Efter at have indsamlet og behandlet data og derefter scoret følelser, bruger vi værdifulde analyser til at yde support.

Resultatet er, at skræddersyede svar på kundernes anmodninger ikke kun forbløffer med personaliseringer, men også gør det muligt proaktivt at eliminere problemer. Eller i det mindste hurtigt reducere niveauet af nød.

Forudsigende analyser og rapportering

AI's evne til at levere forudsigende analyser er det, der får virksomheder til at skifte fra reaktiv til proaktiv kundeservice. Den generative AI til kundeservice indsamler data fra kundens profil, historiske interaktioner og hjemmesideaktivitet. Den kan også analysere en kundes interaktioner på sociale medier. Modellens analyse af disse data skaber yderligere forudsigelser og genererer mønstre i kundens adfærd.

Analyserne og rapporteringen hjælper med anbefalinger af produkter, forudsigelser af eventuelle problemer eller sandsynligheden for kundekontakt. De forudsagte kundebehov gør det muligt for agenter at nå ud til kunderne proaktivt og eliminere eventuelle problemer.

Understøttelse af flere sprog

Virksomheder, der opererer i forskellige lande, har ikke altid mulighed for at yde support på forskellige sprog. Agenter, der taler flere sprog, kan simpelthen være svære at finde. Med generativ AI til kundeservice er oversættelser i realtid nyttige. Værktøjerne kan også hjælpe kundeservicemedarbejdere med at generere svaret på det angivne sprog baseret på kundens anmodning.

Videnbase

Vidensbase-bots er smarte assistenter, der er trænet i store datasæt. De er smarte nok til at løse kundeforespørgsler i realtid og foreslår relevante kilder eller handlinger. Som hvis en kunde brugte en søgemaskine, modtager de løsningsforslag til selvbetjeningshandlinger.

Med vidensbaseværktøjerne sparer kundeservice tid for agenterne, samtidig med at de leverer hurtige løsninger til kunderne. Med vidensbasen passer den generative AI og kundeservice perfekt sammen, hvilket skaber et win-win-resultat for både virksomheden og kunden.

Fordele ved generativ AI i kundeservice

Nogle tror måske, at implementeringen af kunstig intelligens har til formål at reducere antallet af medarbejdere, men i virkeligheden forvandler den kundeservice til et mere meningsfyldt rum. Når vi engang lod maskinerne regne for os, hvorfor så ikke overlade gentagne og manuelle opgaver til dem og frigøre tid til strategiske aktiviteter?

Generative AI-værktøjer giver kundeservice følgende gevinster:

• Kontinuerlig drift AI har nu et fuldt arsenal af værktøjer og muligheder for at gøre driften løbende. Hvis din virksomhed håndterer et stort antal forespørgsler, selv uden for åbningstiden, kan virtuelle assistenter hjælpe. De overtager en del af kundesupportens opgaver og yder konstant support til kunderne.
• Reduceret svartid Forudfyldte svar og sentimentanalyse arbejder i synergi for straks at reagere på kundens anmodninger. Mens agenter fokuserer på mere komplicerede sager, hjælper virtuelle assistenter med generelle forespørgsler, f.eks. om leveringstid eller returprocedure. Kunderne får hurtige løsninger på ingen tid.
• Personlig tilgang Kommunikationen med kunderne bliver skræddersyet og personlig. Agenterne forstår bedre kundernes behov og reagerer derefter. Værktøjerne, der er baseret på naturlige sprogbehandlingsalgoritmer, afkoder samtalens nuancer på samme måde som de menneskelige agenter. Veltrænede modeller er endda i stand til at genkende kundernes følelser og tilfredshed.
• Proaktive AI-værktøjer tilsupport kommer ikke kun ind i billedet under direkte interaktioner med kunderne. Rapporterne identificerer potentielle problemer, så kundeservicemedarbejderne kan handle proaktivt. Algoritmerne hjælper med at tilbyde individuelle anbefalinger til yderligere køb. Desuden kan de identificere potentielle drop-offs og danne grundlag for yderligere marketingkampagner.
• Færre menneskelige fejl AI-værktøjer i kundesupport handler ikke kun om eksterne interaktioner med kunder. De hjælper med at optimere interne processer og reducere de gentagne opgaver. Maskiner behandler input, genererer rapporter og opbygger indsigt, hvilket reducerer manuelle indgreb og menneskelige fejl.

Moderne kundesupport: Smartere, hurtigere

Som vi har set, medfører implementeringen af generativ AI i kundesupport reelle forandringer. Det er en ny virkelighed, som mange virksomheder forsøger at tilpasse sig og udvikle sig inden for. Med smartere værktøjer og virtuelle assistenter kan kundesupportmedarbejdere opbygge reelle, langsigtede relationer med kunderne. Fra at reducere ventetiden til at tilbyde personlige anbefalinger fokuserer virksomhederne deres aktiviteter omkring kunden.

Agenterne sparer tid og løser opgaverne hurtigere, mens kunderne får en bedre service, der er tilpasset deres behov. Sandsynligheden for, at kunderne vender tilbage, øges, og deres loyalitet styrkes. I de kommende år ser AI's rolle i kundesupport kun ud til at blive større. For at få en smartere kundeservice kan AI-værktøjer installeres i alle faser af kunderejsen, fra første kontakt til klager og feedback. Virksomheder, der tager disse teknologier til sig og løbende tilpasser sig det udviklende landskab, vil være godt positioneret til at tilbyde overlegne kundeoplevelser og skille sig ud på et stadig mere konkurrencepræget marked.